Increasing Awareness and Early Detection of Common Skin Diseases in Indonesia Through an mHealth App: Protocol for an Awareness and Acceptability Study and Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Various media are used to enhance public understanding about diseases. While mobile health apps are widely used, there is little proof for using such apps to raise awareness of skin diseases. OBJECTIVE: We intend to develop an app, called DEDIKASI-app, to raise awareness of skin diseases, including leprosy. The study will explore baseline awareness, assess the app's acceptance by community members and health care workers, and evaluate its effectiveness in enhancing awareness about skin diseases. METHODS: The study will be conducted in four phases: (1) development of DEDIKASI-app, (2) questionnaire development for an awareness study, (3) acceptability testing, and (4) effect measurement of DEDIKASI-app. We will adopt design thinking methodology to develop the app, involving systematic reviews, expert consultations, focus group discussions, and validation of the questionnaire on skin disease awareness. We will recruit 50 members of the community for the awareness and acceptability study and 1 health care worker per community health center to assess their perception of the app. A pilot study will assess the acceptability of DEDIKASI-app among community members and health care workers based on various constructs, with responses categorized as positive, negative, or undecided. The validity and reliability of a newly developed questionnaire on skin disease awareness will be tested, with validity results analyzed qualitatively and reliability measured using Cronbach α. The effectiveness of DEDIKASI-app in improving community awareness will be evaluated through a randomized controlled trial, using total scores, means, and SDs for control and intervention groups. Statistical significance of awareness level changes will be determined by delta change (P value), with P<.01 considered significant. RESULTS: This study received ethical approval from the Ethics Review Board of the Faculty of Public Health, Universitas Airlangga (160/EA/KEPK/2023) and was registered in the Indonesia Clinical Research Registry (INA-O8EX278). Funding for the field research was secured in the period of May 2022-December 2024 from NLR Indonesia and Erasmus University Medical Center. As of manuscript submission, phase 1 (app development) and phase 2 (questionnaire development) have been completed. Data collection for the randomized controlled trial has just finished and data analysis is ongoing, with publication of the study results expected in late 2025. CONCLUSIONS: Innovative approaches are required to enhance awareness in the community. This study will introduce new tools and insights to address the limited knowledge about detecting skin problems. TRIAL REGISTRATION: INA-CRR Indonesia Clinical Research Registry INA-O8EX278; https://tinyurl.com/ms3k5yvn. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/64057.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».